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摘要
为解决立体视觉深度感知模型的昂贵计算代价问题,提出以机器学习算法为主要依托的基于单静态图像的深度感知模型。研究基于单静态图像的深度感知模型的形式化表示、多尺度空间图像特征的选择,并将该模型应用于深度图的预测,以及利用该模型预测到的深度图进行3D场景重构。试验结果表明,基于单静态图像的深度感知模型可以获得较好的深度预测精度、较快的预测速度以及比较理想的重构模型。
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为解决立体视觉深度感知模型的昂贵计算代价问题,提出以机器学习算法为主要依托的基于单静态图像的深度感知模型。研究基于单静态图像的深度感知模型的形式化表示、多尺度空间图像特征的选择,并将该模型应用于深度图的预测,以及利用该模型预测到的深度图进行3D场景重构。试验结果表明,基于单静态图像的深度感知模型可以获得较好的深度预测精度、较快的预测速度以及比较理想的重构模型。
